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使用opencv的grabcut实现前景和背景分离运行出现debug assertion failed问题
yishixing5170
2017-09-26 11:16:34
在参考http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/45723895#reply文章中,无论是实例1还是实例2,运行时都出现这个问题
VS2015+opencv 2.4.11,配置的环境应该没有问题,求各位大神指导小弟
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使用opencv的grabcut实现前景和背景分离运行出现debug assertion failed问题
在参考http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/45723895#reply文章中,无论是实例1还是实例2,运行时都出现这个问题 VS2015+opencv 2.4.11,配置的环境应该没有问题,求各位大神指导小弟
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yishixing5170
2017-09-28
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yishixing5170
2017-09-26
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感觉问题就出在 int main(int argc, char* argv[]) { Mat binMask, res; filename = argv[1]; image = imread(filename, 1); 中,特别是filename = argv[1];在调试时就到这出错,不明白啊
Python
OpenCV
Grab
Cut
进行
前景
分割和提取
这篇博客将介绍如何
使用
OpenCV
和
Grab
Cut
算法执行
前景
分段和提取。
Grab
cut
算法通过CV2.
GRab
cut
实现
,可以通过以下任一方法初始化: 1)
前景
边界框,屏蔽近似图像中对象的像素的位置 2)
使用
近似
前景
掩码; 然后迭代地近似于
前景
和
背景
。 虽然基于深度学习的图像分割网络(例如,掩码R-CNN和U-NET)实际检测和近似图像中对象的掩码,但也并不完美,可能带有污点; 实际上可以
使用
Grab
cut
来清理这些细分网络返回的“杂乱”掩码!
利用
OpenCV
的
Grab
cut
()函数
实现
图像的
前景
与
背景
的分割-并对
Grab
cut
()作详细介绍
Graph
cut
是一种基于图论的分割方法,在计算机视觉领域中应用于
前景
分割、医学处理、纹理分割及立体视觉等方面,类似于PS中的抠图功能。基本图论的分割技术是图像分割领域中新的研究热点,该方法基于能量优化算法,将图像分割
问题
转换为图的最小割优化
问题
。
Grab
cut
是Graph
cut
算法的改进,Graph
cut
是一种直接基于图切算法的图像分割技术,仅仅需要确认
前景
与
背景
输入,该算法就可以完成
背景
与...
opencv
实现
图像分割,
分离
前景
和
背景
(1)
简介 如题,本篇就是讲解和
使用
opencv
函数
grab
cut
,来
实现
图像
前景
与
背景
的
分离
。 函数原型 1、
opencv
官方介绍:
opencv
官方
grab
cut
介绍 2、网上童鞋翻译解释:学习
OpenCV
——学习
grab
cut
算法 3、大致内容如下: 函数原型: void
grab
Cut
(InputArray img, Inpu
OpenCV
Grab
Cut
算法:
前景
分割和提取
目录 一、
OpenCv
Grab
cut
算法:
前景
提取与分割(Foreground segmentation and extraction) (一)算法工作原理 (二)
opencv
函数cv2.
grab
Cut
(三)
实现
opencv
的带有边框的
Grab
Cut
初始化算法 (四)输出结果显示 (五)小结 一、
OpenCv
Grab
cut
算法:
前景
提取与分割(Foreground segmentation and extraction) 利用Mast R-CNN或U-Net生成的...
OpenCV
——
Grab
cut
算法
Grab
cut
算法主要运用于计算机视觉中的前
背景
分割,立体视觉和抠图等。该算法利用了图像中的纹理(颜色)信息和边界(反差)信息,只要少量的用户交互操作即可得到比较好的分割结果. 1.
Grab
cut
的目标和
背景
的模型是RGB三通道的混合高斯模型GMM; 2.
Grab
Cut
为一个不断进行分割估计和模型参数学习的交互迭代过程; 3.
Grab
Cut
只需要提供
背景
区域的像素集就可以了。也就是说你只需要框选目标,那么在方框外的像素全部当成
背景
,这时候就可以对GMM进行建模和完成良好...
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